《Selective-Supervised Contrastive Learning with Noisy Labels》 引入一个filter机制,用高置信的positive来做supervised contrastive learning,提升监督质量。 《Balanced Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition》提出了balanced supervised contrastive learning loss。1)通过class-averaging来平衡不均衡负类的...
1 概要 交叉熵损失是监督学习中应用最广泛的损失函数,度量两个分布(标签分布和经验回归分布)之间的KL散度,但是也存在对于有噪声的标签缺乏鲁棒性、可能存在差裕度(允许有余地的余度)导致泛化性能下降的问题。而大多数替代方案还不能很好地用于像ImageNet这样的大规模数据集。 许多对正则交叉熵的改进实际上是通过对los...
代码:https://github.com/HobbitLong/SupContrast 交叉熵损失有很多缺点,例如对嘈杂标签缺乏鲁棒性,分类边距可能较差,导致泛化性能下降。 作者在对比学习的基础上加上了标签信息,提出了一种监督学习的损失,让来自相同类别的特征比不同类别的特征更靠近。 方法 给定一批输入数据,首先应用两次数据增强,获得该 batch 的两...
本文解读的是谷歌在nips上发表的有监督对比学习方法，它旨在解决原始的自监督对比学习在无标签条件下学习特征的问题。原始自监督对比学习方法试图在没有标签的情况下训练模型，得到的表示用于有监督任务，然而这种方法得到的表示可能并不完全适配下游有监督任务。传统的自监督对比学习方式通过将一张图片增广为两...
Supervised Contrastive Learning:有监督对比学习 1 概要 交叉熵损失是监督学习中应用最广泛的损失函数,度量两个分布(标签分布和经验回归分布)之间的KL散度,但是也存在对于有噪声的标签缺乏鲁棒性、可能存在差裕度(允许有余地的余度)导致泛化性能下降的问题。而大多数替代方案还不能很好地用于像ImageNet这样的大规模数据...
这里是陈小树的对比学习论文笔记分享的第三篇,关于SupCon～初入contrastive learning,如有不足,欢迎大家批评指正!这一版重新压制了视频,有音轨啦,谢谢大家! 知识分享官 野生技术协会 知识 野生技能协会 对比学习 论文笔记 点亮好奇心,分享知识库,赢万元奖励~ ...
TF 2.x implementation of SupCL (Supervised Contrastive Learning, 2020). tf2self-supervised-learningsupervised-contrastive-learningsupcl-tf UpdatedOct 4, 2020 Python In medical applications with limited training data, traditional self-supervised deep learning struggles for accuracy. This study combines sel...
supervised contrastive learning document matchingsupervised contrastive learning document matching 监督对比学习文档匹配 重点词汇 supervised 监督 ; 管理 ; 指导 ; 主管 ; 有监督的 ; supervise的过去分词和过去式 contrastive 作对比研究的©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议...
Contrastive and Generative Graph Convolutional Networks for Graph-based Semi-Supervised Learning 以GCN基础的半监督学习,基于图的半监督学习(SSL)旨在通过图将少数标记数据的标签转移到剩余的大量未标记数据。 首先,通过设计一个半监督的对比损失,可以通过最大化相同数据的不同视图或同一类数据之间的一致性... ...
论文标题:Supervised Contrastive Learning with Structure Inference for Graph Classification 论文作者:Hao Jia, Junzhong Ji, Minglong Lei 论文来源:2022, ArXiv 论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 任务:Graph Classification 先前工作存在的问题 ...